Errors prediction for vector-to-raster conversion based on map load and cell size

Vector-to-raster conversion is a process accompanied with errors.The errors are classified into predicted errors before rasterization and actual errors after that.Accurate prediction of the errors is beneficial to developing reasonable rasterization technical schemes and to making products of high quality.Analyzing and establishing a quantitative relationship between the error and its affecting factors is the key to error prediction.In this study,land cover data of China at a scale of 1:250 000 were taken as an example for analyzing the relationship between rasterization errors and the density of arc length(DA),the density of polygon(DP) and the size of grid cells(SG).Significant correlations were found between the errors and DA,DP and SG.The correlation coefficient(R2) of a model established based on samples collected in a small region(Beijing) reaches 0.95,and the value of R2 is equal to 0.91 while the model was validated with samples from the whole nation.On the other hand,the R2 of a model established based on nationwide samples reaches 0.96,and R2 is equal to 0.91 while it was validated with the samples in Beijing.These models depict well the relationships between rasterization errors and their affecting factors(DA,DP and SG).The analyzing method established in this study can be applied to effectively predicting rasterization errors in other cases as well.     

�ڳ�������ϵ��GNSS��λ���ת�������о�

????????????????????????????????????????????GNSS??λ????????????????????????????????????????????????????λ?????????????????????????????????????????γ??????????????????????λ????????????????????????????????t???????????????????????     

�˼�ģ��������GM(1,1) ����Ԥ�⽨ģ

????GM(1,1)?????????????????????????????????????????GM(1,1)?????????????????????????GM(1,1) ??????GM(1,1)??PGM(1,1)?????GM(1,1)????????????б???????????????????????GM(1,1)????????????     

�������ݶ�ά�ֲ�ĻҰ�����̽�ⷽ��

???С??????δ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????÷??????????Ч???????????     

中国转型期中心城市城乡关系演变

2000 年以来中国开始进入城乡互动与统筹发展的转型期。以中国中心城市为样本, 城乡经济增长与城市化为研究视角, 中心与外围区域为空间范围, 利用时间序列数据, 采用多元变量分析模型方法, 对中国区域中心城市城乡关系要素变化进行了动态分析, 建立了中心城市城乡关系模型, 划分了中国中心城市城乡关系地域类型。研究结果表明:中心城市外围县区的固定资产投资、经济总量、工业生产的增长速度开始超过中心市区, 经济要素过度集聚中心市区的格局发生转变。但中心城市外围县区的公共设施与基础设施供给能力与中心市区仍有较大差距, 公共设施与服务的非均等化是中国城乡统筹发展的关键性障碍因素。依据城乡要素中心市区与外围县区空间变化, 中国中心城市城乡关系可以划分为中心市区集聚型、外围县区快速成长型、中心外围相对均衡型、中心外围整体发展型等4 种类型, 反映出中国各中心城市城乡关系演变阶段、城乡结构特征与空间形态的地域差异变化。     

基于模糊分类的UBGM(1,1)-Markov模型在露天矿边坡沉降预测中的应用

针对UBGM(1,1)-Markov模型中存在2个邻近值可能被归属到不同状态,导致预测值产生偏差的问题,结合模糊分类理论,构建基于模糊分类的无偏灰色-马尔科夫模型(unbiased gray-Markov model based on fuzzy classification, FC-UBGM(1,1)-Markov)。首先对UBGM(1,1)模型进行残差修正,然后将修正后拟合值的相对残差序列作为Markov链进行区间划分,再结合模糊分类的隶属度函数,计算相对残差的模糊向量,根据隶属度确定其所属的状态。实际算例表明,该模型比传统UBGM(1,1)-Markov模型的预测效果更好。     

基于协调与共享发展的中原城市群建设制度创新

协调发展与共享发展是指导中原城市群建设的新理念.运用协调发展、共享发展的理念分析中原城市群建设所面临的问题,结果表明,由于现有制度的缺陷或缺失,导致城市群内部存在人口迁移受阻、经济非理性竞争、公共资源不可共享、空间一体化梗阻、一体化秩序混沌、忽视协调和共享发展等问题.因此,中原城市群需要对现有的制度进行改革和创新,建立保障人口自由迁移制度、合理的利益分配和合作发展制度、有限的公共服务共享制度、发展规划的协调制度、协调与共享发展的组织制度,体现一体化贡献的政府政绩考核制度.     

考虑地基土自重影响的地基承载力系数

由于地基材料的非线性,采用传统的叠加法计算地基承载力会带来误差。基于无重土地基破坏模式的承载力系数不适用于考虑地基土重的情况,这是采用叠加法计算地基承载力会产生误差的主要原因。基于滑移线法,分析了由叠加法所带来误差的变化规律,并计算了能有效减小或完全消除该误差的承载力系数。研究表明：采用传统的叠加法计算得出的地基承载力是偏低的,且误差随地基土内摩擦角的增加而增加,随黏聚力的增加而减小。采用考虑土重影响的承载力系数计算地基承载力,能有效减小或完全消除叠加法所带来的误差。     

区域政策、产业特性与中央企业空间布局演变

通过建立企业区位选择的“推力-拉力”模型, 本文考察了具有不同产业特性的央企在不同区域政策阶段的空间布局演化, 分析了区域政策、产业特性对央企空间布局的影响机制和影响过程。主要结论为:企业空间布局的动力来自内部推力与外部拉力, 前者由企业特征和产业特性组成, 后者由区域政策制度和区域条件组成。区域政策制度和产业特性是影响央企空间布局的主要因素。央企空间布局总体变化与区域政策的演变趋同, 但产业间存在差异。资本、资源密集型产业央企布局受区域政策和区域条件影响较强;劳动密集型产业央企布局偏好政策优惠及交通便利区域;高新技术、现代服务业央企对创新网络和社会资本等因素依赖较大, 布局受区域政策影响较弱;组织结构为区域部型、公共服务业、特殊行业的央企布局受外部拉力影响较弱。     

离心力场中微型土压力传感器非线性响应分析

为掌握离心力场环境下微型土压力传感器与土介质相互作用引起的匹配误差特性,结合匹配误差理论,通过液体标定试验和离心力场中土介质标定试验,讨论了微型土压力传感器在模量相对较大土介质中的非线性响应特征及其主要影响因素。试验分析表明：在液压条件下微型土压力传感器具有良好的线性响应特性;在离心力场环境中微型土压力传感器表现出的显著非线性响应特性是由加载过程中土介质模量的改变引起;基于建立的匹配误差随土介质模量变化的关系曲线对测试数据进行非线性修正,可明显提高微型土压力传感器在模量相对较大土介质中的测试精度。